avaliação da eficiência energética do petróleo do pré-sal...

“TEN YEARS WORKING TOGETHER FOR A SUSTAINABLE FUTURE”

São Paulo – Brazil – May 24th to 26th – 2017

Avaliação da eficiência energética do petróleo do pré-sal Brasileiro

CLASEN, A. P. a,b, AGOSTINHO, F. a*

a. Universidade Paulista, São Paulo, Programa de Pós-graduação em Engenharia de Produção, Laboratório de Produção e Meio Ambiente

b. Universidade Paulista, Santos, Graduação em Engenharia Civil

*Corresponding author, [email protected], [email protected]

Resumo

Recentes descobertas de petróleo na costa brasileira aumentam a expectativa do país no cenário mundial. Uma grande e promissora reserva situada nas bacias do Espírito Santo, Campos e Santos, região denominada de Pré-sal, levanta questionamentos, desafios e incertezas quanto a extração do petróleo, envolvendo aspectos ambientais, sociais e econômicos. Com o foco na análise energética, a demanda de materiais e energia à ser utilizado para a extração do petróleo levanta dúvidas sobre a sua real contribuição energética para a sociedade. Neste sentido, este trabalho avalia a eficiência energética do petróleo do pré-sal extraído no Brasil. Os resultados mostram um retorno sobre o investimento de energia (EROI) de 17,5, indicando que para cada 1 Joule de energia fóssil investida na extração do petróleo do pré-sal retorna em média 17,5 Joules de energia na forma de petróleo. Esse número aponta para uma eficiência positiva e similar à outros sistemas reportados em literatura científica, como por exemplo, a produção de óleo e gás na China e Canadá em 2010 com EROI de 10 e 15 respectivamente; para o etanol de cana-de-açúcar este valor varia de 0,8 a 10.

Palavras-chave: Energia Incorporada; EROI; Petróleo; Pré-sal.

1. Introdução

A grande dependência de recursos não-renováveis e de origem fóssil pela sociedade levanta preocupações devido aos impactos causados no meio ambiente e, especialmente pela redução da disponibilidade deste recurso natural. Há outros recursos que são utilizados em quantidades superiores do que a sua própria capacidade de regeneração, porém, em quantidades inferiores quando comparados aos de origem fóssil. Neste sentido, Hall e Day Jr. (2009) citam o termo “pico de tudo”, onde inclui-se água, solo, biodiversidade e uma série de outros recursos naturais não contabilizados pela teoria econômica convencional, mas que estão sendo reduzidos devido à crescente demanda de recursos energéticos e materiais pela sociedade.

Mesmo sabendo da importância do “pico de tudo” para a sustentabilidade, a população mundial continua crescendo, causando maior consumo e consequentemente reduzindo a disponibilidade dos recursos naturais. Esta tendência não indica que será alterada a curto e médio prazos, pois de acordo com World Oil Outlook (2014) a demanda de energia mundial crescerá em 60% para o período entre 2010-2040. Neste cenário, a representatividade do petróleo irá variar entre 24-32% sobre o suprimento mundial de energia primária, indicando que a sociedade continuará utilizando este recurso como importante fonte energética para o seu desenvolvimento. A Empresa de Pesquisa Energética (EPE, 2014) aponta que a demanda de energia total do Brasil aumentará de 267 para 605 milhões de toneladas equivalentes de petróleo no período de 2013-2050, onde os derivados do petróleo serão

6th International Workshop | Advances in Cleaner Production – Academic Work



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responsáveis por 39,4% deste total em 2050. Estes números mostram a importância desta fonte de energia para o desenvolvimento do país.

Até 2006 o Brasil não era autossuficiente em petróleo, mas após a descoberta das reservas do pré-sal, o país possui um gigantesco potencial para se destacar a nível mundial. Em 2020, a empresa estatal e de economia mista Petróleo Brasileiro S.A. (Petrobrás) e seus parceiros deverão estar produzindo 1,8 milhões de barris por dia através das reservas do pré-sal (Ferro e Teixeira, 2009). Estima-se que o pré-sal contém 1,6 trilhões de m³ de petróleo e gás, superando em mais de cinco vezes a reserva atual do Brasil em 2015. Neste cenário, a importância do país como produtor mundial é reconhecida pelo World Oil Outlook (2014), onde é enfatizado que o Brasil será um grande produtor com um aumento de 1,7 milhões de barris por dia, predominantemente de campos de pré-sal offshore profundos e com boa qualidade de óleo crú. Enquanto este significante volume de óleo no pré-sal tem gerado oportunidades, ele também tem criado desafios para negócios internacionais, ao mesmo tempo em que impõe grande desafio em pesquisa e desenvolvimento. Magalhães e Domingues (2014) argumentam que a descoberta destas grandes reservas de petróleo abre espaço para a discussão sobre um novo paradigma de desenvolvimento, porque envolve aspectos relacionados ao crescimento econômico, desenvolvimento social, seguridade energética, estratégias de sustentabilidade ambiental, e até seguridade geopolítica e nacional.

Mesmo com todos os benefícios, alguns obstáculos devem ser superados no complexo sistema de extração, refino, transporte e uso do recurso petróleo. Por exemplo, a necessidade de equipamentos de alta tecnologia para atuar nas águas ultraprofundas, como dutos que suportem altas temperaturas e pressões e todo o sistema de logística. Em relação aos investimentos, no plano de negócios para o período de 2009 a 2013 a Petrobrás havia anunciado investimentos totais de US$ 174,4 bilhões no pré-sal. Desse total, US$ 104 bilhões seriam investidos na área de exploração e produção, enquanto cerca de US$ 28 bilhões seriam investidos no desenvolvimento da província do pré-sal. Na área de embarcações, as aquisições incluem a contratação de 40 navios-sonda e plataformas de perfuração semissubmersíveis, das quais 28 construídas no país e, ainda, 234 navios, dos quais 70 de grande porte (Ferro e Teixeira, 2009). Tal demanda para a exploração do pré-sal pode gerar dúvidas sobre sua real contribuição para a sociedade em termos de energia líquida disponível. O petróleo do pré-sal é capaz de disponibilizar mais energia à sociedade do que é necessário para extraí-lo? Para Magalhães e Domingues (2014), que utilizaram uma abordagem econômica para avaliar os benefícios e custos, a exploração do petróleo do pré-sal poderia passar de benção à maldição.

A abordagem metodológica mais utilizada e aceita pela comunidade científica mundial para calcular a energia líquida de fontes de energia é a análise de energia incorporada, cujo principal indicador é o retorno de energia sobre o investimento (energy return on investment; EROI). Com tudo isso, percebe-se a importância em calcular indicadores que mostrem o retorno líquido da energia investida pela sociedade na exploração de fontes de energia, ou seja, avaliar sua eficiência. Este indicador pode ser considerado como essencial para as tomadas de decisão visando um planejamento energético estratégico para o país.

Este trabalho objetiva avaliar a eficiência energética do petróleo offshore extraído da camada pré-sal no Brasil nas bacias do Espírito Santo, Campos e Santos.

2. Métodos

2.1. Descrição do sistema

Pré-sal são formações geológicas de depósitos de petróleo localizados abaixo de espessas camadas de sal em águas ultra profundas, a cerca de 5 km abaixo da plataforma continental; no Brasil, a profundidade pode alcançar 8 km a partir do nível do mar. A Figura 1 mostra a localização dos reservatórios da província petrolífera do pré-sal no Brasil. Ela se inicia no litoral do Espírito Santo e vai até o litoral de Santa Catarina, totalizando 150 mil km2, 800 km de comprimento, trechos de 200 km de largura, e, em média está localizada a 250 km da costa dos estados do Rio de Janeiro e São Paulo. A província petrolífera do pré-sal inclui as bacias do Espírito Santo, Campos e Santos. De acordo com Magalhães e Domingues (2014), estimativas conservadores apontam que as províncias do pré-sal no Brasil possuem 31 bilhões de barris, o que dobraria as atuais reservas do país; entretanto, estimativas mais otimistas apontam para uma reserva total de 87 bilhões de barris, o que colocaria as reservas do país em níveis comparáveis ao do Iraque.




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Fig. 1. Localização da reserva de petróleo na camada pré-sal do litoral brasileiro. Inclui as bacias do Espírito Santo, Campos e Santos. Fonte: adaptado de <http://veja.abril.com.br/noticia/economia/veja-onde-esta-pre-sal-brasileiro/>.

A Figura 2, de maneira geral, mostra as etapas necessárias para a disponibilização dos derivados do petróleo. Interessante notar que todas as etapas demandam certo tipo e quantidade de matéria, energia, mão-de-obra e informação (pesquisa e desenvolvimento), cujos valores quantitativos são considerados essenciais para o desenvolvimento deste projeto, pois fornece informações essenciais a serem posteriormente utilizadas no método científico aqui considerado (energia incorporada). Importante ressaltar que as fronteiras do sistema avaliado neste trabalho limitam-se às etapas de instalação e extração do petróleo do pré-sal, como representado pelo retângulo tracejado da Figura 2.

Fig. 2. Representação das principais etapas envolvidas na extração do petróleo da camada pré-sal e sua conversão em produtos e subprodutos derivados. A linha tracejada mostra os limites do sistema avaliado neste trabalho (etapas de instalação e operação). Fluxo de resíduos não são considerados.

2.2. Análise de energia incorporada

O método da Energia Incorporada (Slesser, 1974; Herendeen, 1998) objetiva avaliar o requerimento bruto direto e indireto de energia pelo sistema. Esse método oferece um indicador útil sobre a eficiência energética do sistema em uma escala global, considerando toda a energia “comercial” incorporada por ele. Para isso, fatores de intensidade de energia (MJ/unidade; neste trabalho obtidos da base de dados do Ecoinvent Database www.ecoinvent.ch) são utilizados para converter todos os fluxos de materiais e energia que entram no sistema (obtidos na fase de inventário) em estudo em seu equivalente de energia. O indicador final mostra a quantidade bruta de energia “comercial” necessária para produzir uma unidade do produto em estudo, por exemplo, MJpetróleo/MJentrada.

Esta razão saída/entrada é chamada de Retorno de Energia Sobre o Investimento (Energy Return on Investment; EROI). Ele indica quanta energia está sendo disponibilizada para a sociedade por energia investida em sua obtenção. Este indicador considera apenas o uso de energia fóssil, desta forma todos os recursos que entram no sistema e que não dependem de recursos derivados de petróleo não são contabilizados. Serviços fornecidos gratuitamente pelo meio ambiente (por exemplo, formação do solo e água) não são considerados no cálculo do EROI. Mão de obra e serviços da economia também não são incluídos em muitas análises de energia, porque EROI está baseado na ideia de que somente recursos fósseis estão sujeitos à depleção, enquanto recursos naturais são ilimitados (Franzese et al., 2009). De qualquer forma, o EROI é o principal índice utilizado pelos analistas de energia quando

Prospec-ção

InstalaçãoOperação(extração)

Transporte(mar-terra)

Refino Transporte

Sistema avaliado

Produtos

Matéria, Energia, Mão-de-obra, e Informação

Resíduos




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avaliando o potencial que certo tipo de recurso possui em disponibilizar energia à sociedade em comparação à alternativas, e este indicador é utilizado neste trabalho.

2.3. Fonte de dados e incertezas

O sistema avaliado neste trabalho possui suas especificidades, ou seja, demanda diferente quantidade de materiais e energia (dados primários) para extrair o petróleo do pré-sal comparado à extração onshore ou mesmo à offshore de menores profundidades; cita-se aqui, tipo e quantidade de equipamentos utilizados, tipo e comprimento de tubulações, tipo e quantidade de plataformas, mão-de-obra empregada, etc. Assim, torna-se importante detalhar o sistema avaliado, fornecendo todos os dados primários utilizados e sua fonte bibliográfica. Um grande obstáculo neste ponto refere-se à disponibilidade destes dados primários, pois o sistema avaliado (pré-sal) pode ser considerado como recente, o que a princípio, resulta em poucas informações disponíveis em literatura científica. Assim, são necessárias algumas suposições, não somente nos dados primários, mas também nos valores de intensidade de eNergia. Isso reforça a importância de uma análise de incerteza para verificar quão determinada escolha de um coeficiente influenciará nos resultados finais.

Dentre outros métodos científicos que podem ser utilizados na análise de incertezas, a simulação de Monte Carlo é fortemente recomendada quando trabalhando com avaliações biofísicas (por exemplo, análise de energia, contabilidade ambiental em emergia, e avaliação do ciclo de vida). A simulação de Monte Carlo, classificada como um modelo estocástico – ou seja, baseia-se em múltiplas iterações aleatórias e não em equações matemáticas –, gera aleatoriamente “n” amostras sucessivas que são testadas contra um modelo estatístico. A essência da simulação de Monte Carlo corresponde em (i) estabelecer uma Função de Distribuição de Probabilidade (PDF) relacionada a uma variável aleatória, e (ii) obter amostras a partir dessa variável aleatória através de um número suficiente de repetições. Assim, a simulação de Monte Carlo gera amostras aleatórias de acordo com um modelo probabilístico. Uma PDF log-normal e 10.000 repetições são consideradas como condições inicias para aplicar a simulação de Monte Carlo neste trabalho, cujos critérios foram os mesmos usados por Agostinho et. al. (2014).

3. Resultados e discussão

O diagrama de energia da extração do petróleo do pré-sal (Figura 3) pode ser considerado como um modelo representativo e de complexidade reduzida da realidade. O diagrama apresenta as principais fontes de energia externa que suportam o bom funcionamento do sistema, entre eles, os recursos naturais como o próprio petróleo (estoque), calor geotérmico, água do mar e energia das marés; os recursos da economia (plataformas, sondas cabos, navios, barcos, dutos, etc.); mão-de-obra; e investidores. Internamente às fronteiras do sistema, o processo está resumido pela extração do petróleo, que demanda uma infraestrutura tecnificada identificada como um estoque interno e mão-de-obra especializada que, usualmente, trabalham e pernoitam na própria plataforma. Como produto deste modelo, tem-se o petróleo extraído do pré-sal que segue posteriormente para as etapas de transporte e refino (etapas estas não consideradas neste estudo). Ao mesmo tempo, observa-se no modelo potenciais pressões sobre o meio ambiente decorrentes de vazamentos (dano ambiental) e do descarte de óleo no mar durante o processo de extração. Enquanto o segundo pode ocorrer em proporções pequenas devido aos processos usuais de manutenção, microfissuras, etc., o segundo é muitas vezes considerado como uma catástrofe devido à sua proporção. Os vazamentos, como representado no modelo pelo símbolo “interruptor”, podem ou não ocorrer e dependem dos tipos e quantidades de riscos antrópicos e ambientais existentes.

Depois de entender o funcionamento, representa-lo através do diagrama de energia, e quantificar todas as entradas e saídas de material e energia (fase denominada como inventário), o sistema pode agora ser avaliado pelo método de energia incorporada. A Tabela 1 apresenta os valores máximos e mínimos para o inventário, vida útil e fatores de energia incorporada de todos os itens previamente identificados no diagrama de energia da extração de petróleo do pré-sal da Figura 3. Todos estes valores são considerados na avaliação de incerteza pelo método de Monte Carlo. Devido à política de incentivos e aprovação da exploração do petróleo do pré-sal Brasileiro ser recente, há poucas informações disponíveis em literatura sobre coeficientes técnicos, o que demanda o uso de uma análise de incerteza nos dados primários, vida útil, e também nos fatores disponíveis no Ecoinvent Database. Para a análise de energia incorporada, os nove itens oriundos da economia (fluxos de entrada no sistema) apresentados na Tabela 1 foram considerados, incluindo plataforma, sondas de perfuração, cabos de ancoragem, e assim por diante. O item mão-de-obra não é considerado na análise de energia




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incorporada porque este método assume que nenhuma energia fóssil é utilizada direta ou indiretamente para prover este recurso.

Fig. 3. Diagrama de energia da extração do petróleo do pré-sal. Legenda: Círculo = fonte externa de energia; Retângulos internos = processos; Retângulo maior = limites do sistema em estudo; Linhas com setas = fluxos de energia; Setas grandes = interação entre fluxos de energia. Maiores detalhes sobre a simbologia em Odum (1996).

Os resultados da simulação de Monte Carlo da Tabela 1 são apresentados na Tabela 2, assim como na Figura 4. O valor médio encontrado após considerar 10.000 interações é de 2,91E11 MJeq./ano, ou seja, a exploração do petróleo do pré-sal nas bacias do Espírito Santo, Campos e Santos no Brasil demanda uma média anual de 2,91E11 MJeq. de energia fóssil para operar. Mesmo sendo importante, este número sozinho pouco significa, pois como usual, pretende-se aqui calcular o índice Energy Return on Investment (EROI) do petróleo do pré-sal para avaliar a disponibilidade líquida de energia fóssil que este tipo de extração poderá oferecer à sociedade brasileira.

De acordo com Silva (2008), a extração anual de petróleo do pré-sal no Brasil (considerando as três bacias estudadas) será em média de 800 milhões de barris (1ver nota de rodapé), o que equivale à uma disponibilidade anual de aproximadamente 5,10E18 J de energia fóssil para a sociedade brasileira. Fazendo agora a relação EROI = Saída/Entrada tem-se: EROI = (5,10E18 J/ano) / (2,91E17 J/ano) = 17,5. Este número indica que para cada Joule de energia fóssil investida no processo de extração do petróleo do pré-sal, são obtidos 17,5 Joules de energia fóssil na forma de petróleo.

A Tabela 3 apresenta valores de EROI para diferentes recursos, períodos de análise, e localização geográfica; sabe-se que o EROI é dinâmico e varia de acordo com estas três variáveis. Considerando combustíveis fósseis, percebe-se que o valor de 17,5 obtido neste trabalho está dentro da faixa de valores reportados por Hall et al. (2014), principalmente perto dos valores de EROI da produção de óleo e gás a nível Global em 2006 (18) e no Canadá em 2010 (15), e turbinas eólicas (18). Deve-se enfatizar as diferenças nas escalas de avaliação aqui consideradas. Por exemplo, Hall et al. (2014) apresentam a Figura 6 para evidenciar as diferentes escalas consideradas quando avaliando o EROI, incluindo extração, refino e distribuição do combustível para uso. Evidentemente, quanto maior a escala de avaliação menor será o EROI, pois maior quantidade de recursos são necessários pelos processos quando se desloca à direita na cadeia produtiva. No trabalho de Hall et al. (2014), os autores não são explicitamente claros sobre a escala considerada na Tabela 3, mas considerando que o título do trabalho reflete à implicação do EROI sobre a sociedade, assume-se que os valores da Tabela 3 refletem o combustível pronto para consumo. Neste sentido, o EROI de 17,5 obtido neste trabalho seria menor quando considerando as outras etapas necessárias para prover o combustível ao usuário final, como transporte e refino.

1 40 bilhões de barris em 50 anos; média de 800 milhões por ano; 1 barril = 158,9 litros; 1 barril = 6,38E09 J; 800E6 barris/ano * 6,38E09 J/barril = 5,10E18 J/ano

Mão de obra

Infra-estrutura

Petróleo pré-sal

Calor geotér-mico

Água do mar

Mão de obra

Investi-mentos

RiscosRiscos

Serviços

$

Vazamento(dano ambiental)

Petróleo

Energia & mate-

riais

Energia das

marés

(antrópicos& naturais)

CO2 & particulados

Plataforma petrolífera off-shore

(governo& acionistas)

Água & óleo (resíduos)

Eletricidade

Extração

Tabela 1. Avaliação de incerteza através da simulação de Monte Carlo para o cálculo da energia fóssil incorporada anual na extração de petróleo do pré-sal nas bacias do Espírito Santo, Campos e Santos. O valor médio de 2,91E+11 MJeq./ano foi obtido após as 10.000 interações consideradas na simulação.

Nota Item Quantidade

Mínima Quantidade

Máxima Unidade Material

Vida útil mínima (anos)

Vida útil máxima (anos)

Fator de energia incorporada

mínimo

Fator de energia incorporada

máximo Unidade

1 Plataforma 3,48E+06 9,08E+06 ton Aço 20 30 3,25 20,69 MJeq./kg

2 Sondas de perfuração 3,86E+06 6,28E+06 ton Aço 10 15 3,25 20,69 MJeq./kg

3 Cabos de ancoragem 6,92E+06 1,04E+07 ton Fibra sintética (50%) 30 40 50,31 88,21 MJeq./kg

ton Poliéster (50%) 30 40 50,31 88,21 MJeq./kg

4 Navio Petroleiro 1,65E+07 2,64E+07 ton Aço 30 40 3,25 20,69 MJeq./kg

5 Barcos de apoio 7,72E+05 1,87E+06 ton Aço 30 40 3,25 20,69 MJeq./kg

6 Dutos flexíveis 9,82E+06 1,12E+07 ton Aço (20%) 10 20 3,25 20,69 MJeq./kg

ton Aço inox (20%) 10 20 49,94 49,94 MJeq./kg

ton Polímero (60%) 10 20 69,72 69,72 MJeq./kg

7 Risers 4,42E+06 4,42E+06 ton Aço (20%) 10 20 3,25 20,69 MJeq./kg

ton Aço inox (20%) 10 20 49,94 49,94 MJeq./kg

ton Polímero (60%) 10 20 69,72 69,72 MJeq./kg

8 Árvores de natal 1,73E+05 3,90E+05 ton Aço 10 15 3,25 20,69 MJeq./kg

9 Mão-de-obra 2,38E+08 6,22E+08 horas/ano - - - - - -

10 Diesel 1,08E+17 1,44E+17 J/ano Diesel - - 1,34 1,34 MJeq./MJ a O Apêndice A apresenta o memorial de cálculo da cada item considerado nesta tabela.




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Tabela 2. Resumo dos resultados obtidos (em MJeq./ano) pela simulação de Monte Carlo da Tabela 1.

Indicador Valor

Média 2,91E11 Desvio padrão (σ) 4,33E10 Intervalo de confiança (95%) = µ ± 1,96 σ 1,81E11 a 4,35E11

Tabela 3. Valores de EROI publicados para várias fontes de combustíveis e regiões.

Recurso Ano País EROI

Combustível fóssil (óleo e gás) Produção de óleo e gás 1999 Global 35 Produção de óleo e gás 2006 Global 18 Óleo e gás (doméstico) 1970 EUA 30 Descobertas 1970 EUA 8 Produção 1970 EUA 20 Óleo e gás (doméstico) 2007 EUA 11 Óleo e gás (importado) 2007 EUA 12 Produção de óleo e gás 1970 Canada 65 Produção de óleo e gás 2010 Canada 15 Óleo, gás e areia betuminosa 2010 Canada 11 Produção de óleo e gás 2008 Noruega 40 Produção de óleo 2008 Noruega 21 Produção de óleo e gás 2009 México 45 Produção de óleo e gás 2010 China 10

Combustível fóssil (outros) Gás natural 2005 EUA 67 Gás natural 1993 Canada 38 Gás natural 2000 Canada 26 Gás natural 2009 Canada 20 Carvão (boca da mina) 1950 EUA 80 Carvão (boca da mina) 2000 EUA 80 Carvão (boca da mina) 2007 EUA 60 Carvão (boca da mina) 1995 China 35 Carvão (boca da mina) 2010 China 27

Outros não-renováveis Nuclear n.d. EUA 5-15

Renováveis Potência hidrelétrica n.d. n.d. >100 Turbinas eólicas n.d. n.d. 18

Coletores solares Placa fina n.d. n.d. 1,9 Coletores concentrados n.d. n.d. 1,6 Fotovoltaico n.d. n.d. 6-12

Biomassa Etanol de cana n.d. n.d. 0,8-10 Etanol de milho n.d. EUA 0,8-1,6 Biodiesel n.d. EUA 1,3

Fonte: Hall et al. (2014)

Mesmo com todo o frenesi dos potenciais benefícios que o petróleo do pré-sal pode resultar para a

sociedade brasileira, há ainda muita discussão sobre os reais números (econômico, quantidades, etc.) da extração e uso deste recurso não-renovável no Brasil. Por exemplo, emissões de gases de efeito estufa, destinação do recurso energético, impostos e royalties, além de outros aspectos que estão nas pautas de discussões, mas que não foram avaliados neste presente trabalho. O provérbio em latim “Anulus aureus in nare suilla” que significa “Anel de ouro não é para focinho de porco” poderia aqui ser utilizado como uma analogia para indicar um melhor uso do petróleo ao invés de queimá-lo em veículos para transporte ineficiente de pessoas. Considerando o melhor uso deste recurso energético levando em consideração os conceitos e definições de sustentabilidade, sugere-se que o petróleo e seus derivados extraídos do pré-sal sejam utilizados de forma racional no desenvolvimento de novos e sofisticados equipamentos e máquinas capazes de extrair recursos renováveis do meio ambiente; por exemplo, concentrar a energia da radiação solar, obter energia das marés, entre outros. Desta forma, após o término das reservas do petróleo do pré-sal (pois trata-se de um recurso finito), a sociedade brasileira poderia ser dependente em certo grau de recursos renováveis, emitindo menor quantidade




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de carbono para a atmosfera e tornando-se mais resiliente às pressões internacionais em relação à recursos energéticos.

Fig. 4. Resultado da simulação de Monte Carlo para estabelecer o valor médio da energia incorporada anual da extração do petróleo do pré-sal nas bacias do Espírito Santo, Campos e Santos. Dados de simulação da Tabela 1.

Fig. 6. Escalas para diferentes avaliações do EROI e perda de energia associada com o processamento de óleo. Fonte: Hall et al. (2014).

4. Conclusões

Considerando os métodos, fonte de dados, e o sistema avaliado neste trabalho, os resultados mostram que em um ano, aproximadamente 2,91E11 MJeq. de energia fóssil são demandados para a extração de petróleo do pré-sal incluindo as bacias do Espírito Santo, Campos e Santos, resultando no índice retorno da energia sobre o investimento (EROI) de 17,5. O valor obtido indica que 1 Joule de energia fóssil investido no pré-sal Brasileiro retorna em média 17,5 Joules de petróleo. Este indicador aponta para um desempenho energético do petróleo do pré-sal que pode ser considerado como positivo quando comparado com outros dados de literatura científica (dados mais atuais, produção de óleo e gás na China e Canadá em 2010 com EROI de 10 e 15 respectivamente). Cabe lembrar que a escala de avaliação considerada neste trabalho (apenas extração) e as incertezas nas fontes de dados utilizados devem ser cuidadosamente consideradas antes de se obter conclusões generalizadas.

Agradecimentos

1,5E+11

2,0E+11

2,5E+11

3,0E+11

3,5E+11

4,0E+11

4,5E+11

0 2000 4000 6000 8000 10000

MJe

q./

ano

Interações

2,91E+11




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Os autores agradecem ao apoio financeiro da Vice-Reitoria de Pós-Graduação e Pesquisa da Universidade Paulista (UNIP). Agradecem também às bolsas concedidas pela Fapesp (proc. nº. 2015/22771-4) e pelo CNPq Brasil (proc. nº. 307422/2015-1).

Referências

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Apêndice A. Memorial de cálculo da Tabela 1

Nota 1 (Plataforma) – Demanda mínima = 36 unidades (BNDES, 2009); Valores intermediários = 50 e 68 unidades (Souza Neto, 2016; Cavalcanti, 2014); Demanda máxima = 94 unidades (Schutte, 2012); Peso da plataforma = 96.600 ton/unidade (comunicação pessoal via e-mail com setor de engenharia da Petrobras S.A.); Quantidade mínima = 3.477.600 ton; Quantidade máxima = 9.080.400 ton.

Nota 2 (Sondas de perfuração) – Demanda mínima = 40 unidades (BRASIL, 2009; Lima, 2008); Demanda máxima = 65 unidades (Schutte, 2012; Cavalcanti, 2014); Peso da sonda = 96.600 ton/unidade (considerou-se igual à da plataforma da Nota 1); Quantidade mínima = 3.864.000 ton; Quantidade máxima = 6.279.000 ton.

Nota 3 (Cabos de ancoragem) – Demanda de 8 a 12 cabos/plataforma (Triggia, 2004); Demanda mínima = 8 cabos * 36 plataformas = 288 cabos; Demanda máxima = 12 cabos * 94 plataformas = 1128 cabos; Peso do cabo = 4,5 kg/m (Vlasblom et al., 2012); Comprimento estimado por cabo = 3.500 m; Quantidade mínima = 4.536 ton; Quantidade máxima = 17.766 ton. É importante ressaltar que a demanda de cabos de ancoragem é dependente do número de plataformas, assim, na análise de Monte Carlo, a quantidade de cabos de ancoragem considerada foi automaticamente colocada como dependente do número de plataformas como estabelecido na Nota 1 deste memorial.

Nota 4 (Navio Petroleiro) – Demanda mínima = 55 unidades (Cavalcanti, 2014); Demanda máxima = 88 unidades (Prominp, 2013); Peso do navio petroleiro = 300.000 ton/unidade (comunicação pessoal via e-mail com setor de engenharia da Petrobras S.A.); Quantidade mínima = 16.500.000 ton; Quantidade máxima = 26.400.000 ton.

Nota 5 (Barcos de apoio) – Demanda mínima = 234 unidades (BRASIL, 2009); Valor intermediário = 361 unidades (Cavalcanti, 2014); Demanda máxima = 568 unidades (Schutte, 2012); Peso do navio e/ou barco de apoio = 3.300 ton/unidade (comunicação pessoal via e-mail com setor de engenharia da Petrobras S.A.); Quantidade mínima = 772.200 ton; Quantidade máxima = 1.874.400 ton.

Nota 6 (Dutos flexíveis) – Demanda mínima = 20.000 km (Souza Neto, 2016); Demanda máxima = 22.800 km (Cavalcanti, 2014); Peso = 491 kg/m (Matrix, 2014); Quantidade mínima = 9.820.000 ton; Quantidade máxima = 11.194.800 ton.

Nota 7 (Risers) – Demanda = 9.000 km (Souza Neto, 2016); Peso = 491 kg/m (Matrix, 2014); Quantidade total = 4.419.000 ton.

Nota 8 (Árvores de Natal) – Demanda mínima = 1.725 unidades (Cavalcanti, 2014); Valor intermediário = 2.000 unidades (Souza Neto, 2016); Demanda máxima = 3.900 unidades (BNDES, 2009); Peso da árvore de natal = 100 ton/unidade (Petrobras, 2016a; Portos e Navios, 2016); Quantidade mínima = 172.500 ton; Quantidade máxima = 390.000 ton.

Nota 9 (Mão-de-obra) – Demanda mínima = 110.000 profissionais (Lima, 2008); Demanda máxima = 288.000 profissionais (Petrobras, 2016b); Carga horário = 40 horas/semana; 1 ano = 54 semanas; Quantidade mínima = 237.600.000 horas/ano; Quantidade máxima = 622.080.000 horas/ano.

Nota 10 (Diesel) – Sistema de geração de energia para 1 plataforma contendo 4 turbo gerados Sola de 4.600kW cada, 4 diesel gerador Wartsila de 4.600kW cada, 2 diesel gerador MAN de 6.500kW cada, e 1 diesel gerador de emergência de 1.360kW (este último desconsiderado dos cálculos por ser ligado apenas em emergências) (Murillo, 2014); Total de potência gerada em uma plataforma = 49.800 kW; Quantidade de plataformas = de 36 a 94 unidades (ver nota 1 deste memorial); Devido à falta de informações disponíveis, considerou-se uma eficiência mínima de 60% e máxima de 80% na conversão de diesel em eletricidade pelos geradores; Poder calorífico superior do diesel = 44.999.500 J/kg; Demanda máxima = (94 plataformas) (49.800 kW/plataforma) (1.000 W/kW) (1/0,6) (1 J/Ws) (31.536.000 s/ano) (1/44.999.500 kg/J) (1/1.000 ton/kg) = 5,47E5 tondiesel/ano ou 2,46E17 J/ano; Demanda mínima = (36 plataformas) (49.800 kW) (1.000 W/kW) (1/0,8) (1 J/Ws) (31.536.000 s/ano) (1/44.999.500 kg/J) (1/1.000 ton/kg) = 1,57E6 tondiesel/ano ou 7,06E16 J/ano. É importante ressaltar que a demanda de diesel é dependente do número de plataformas, assim, na análise de Monte Carlo, a quantidade de diesel considerada foi automaticamente colocada como dependente do número de plataformas como estabelecido na Nota 1 deste memorial.




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Apêndice B. Valores de intensidade de energia considerados neste trabalho

Fonte de dados: Ecoinvent Database (www.ecoinvent.ch), version 3.2 (2015), Allocation at the point of substitution. Fatores de energia incorporada incluem apenas energia fóssil; método “cumulative energy demand”, “fossil”.

Aço é um item vastamente estudado e o banco de dados do Ecoinvent possui 369 entradas para este item. Considerou aqui apenas valores globais (GLO) pela falta de dados relativos ao Brasil; isso reduziu o número de itens para 114. Desta população, julgamos que 4 itens estavam relacionados ao material aço que queríamos, e eles foram considerados aqui; “market for forging”, “market for hot rolling”, “market for reinforcing steel” e “market for sheet rolling”. Fatores considerados: 20,69 e 3,25 MJeq./kg, Market for reinforcing steel, GLO e Market for hot rolling, steel, GLO respectiovamente.

Aço inox. Valores iguais para máximos e mínimos foram considerados porque no Ecoinvent há apenas uma referência de aço inox com unidade funcional em massa (kg); as outras unidades funcionais estão em área (m2), o que dificulta os cálculos. Fator considerado: 49,94 MJeq./kg, Steel production, chromium steel 18/8, hot rolled, RER.

Poliester. Apenas valores globais (GLO) foram considerados porque não havia dados para o Brasil. Sete diferentes valores foram encontrados no Ecoinvent e considerados na definição dos valores máximos e mínimos. Fatores considerados: 88,21 e 50,31 MJeq./kg, Market for polyester resin, unsaturated, GLO e Market for polyester-complexed starch biopolymer, GLO respectivamente.

Fibras sintéticas mais comuns são náilon, modacrílico, olefina, acrílico e poliéster. Devido à falta de informações mais precisos sobre o tipo de fibra sintética utilizada nos cabos de ancoragem, assumiu-se aqui que o Poliéster pode ser representativo da fibra sintética; isto é, os fatores de intensidade do Poliéster foram considerados como iguais aos da Fibra sintética. Fatores considerados: 88,21 e 50,31 MJeq./kg, Market for polyester resin, unsaturated, GLO e Market for polyester-complexed starch biopolymer, GLO respectivamente.

Polímero. Dentre os mais diversos polímeros, o Polietileno Tereftalato (PET) é o mais utilizado na indústria petrolífera no que diz respeito à infraestrutura, incluindo cabos de ancoragem, dutos e risers. Pela falta de dados para o Brasil, considerou-se valores médios globais (GLO) existentes no banco de dados do Ecoinvent; apenas uma referência foi encontrada, pois a outra trata-se de PET na forma de garrafa. Fatore considerado: 69,72 MJeq./kg, Market for polyethylene terephthalate, granulate, amorphous, GLO.

Diesel é um item muito estudado e o banco de dados do Ecoinvent possui 122 entradas para este item. Considerou aqui apenas valores globais (GLO) pela falta de dados relativos ao Brasil; isso reduziu o número de itens para 59. Destes 59, julgou-se que apenas um (devido às especificações de uso como máquinas, carros, geradores, etc. e de unidades físicas disponíveis no banco de dados como kg, J, horas de uso, etc.) fosse representativo para o estudo de caso considerado neste trabalho. Fator considerado: 1,34 MJeq./MJ, Diesel, burned in diesel-electric generating set, 10MW, GLO.